16、Prometheus 规则配置、测试与 Grafana 可视化入门

Prometheus 规则配置、测试与 Grafana 可视化入门

1. 标签和注释

在告警规则定义中,有两个可选部分:标签(labels)和注释(annotations)。
- 标签 :定义告警的标识,并且会根据所处的评估周期而改变。若标签改变,告警标识也会随之改变。可以通过 ALERTS 指标来跟踪所有活跃告警及其标签。例如,有一个名为 alertstate 的标签,用于跟踪告警状态从 pending firing 的转变。需要注意的是,在标签中使用样本值是个糟糕的做法,因为每次值改变时,告警标识都会改变,会不断重启定义的倒计时,导致告警永远无法进入 firing 状态。
- 注释 :不属于告警的标识,因此不会存储在 ALERTS 指标中。注释用于为告警提供更多的上下文和信息,可使用 Go 模板语言进行模板化。例如:

annotations:
  description: "Node exporter {
  
  { .Labels.instance }} is down."
  link: "https://example.com"

当告警触发时,会渲染为:

"annotations": {
  "description": "Node
内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证调优,以深入掌握该集成流程的核心机制应用技巧。
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